风光柴储微电网最优出力分配教程：基于遗传算法

风光柴储微电网的最优出力分配，用遗传算法来搞，思路其实挺清晰的。教程里不但把风、光、柴、储几种设备的特性讲清楚了，还一步步带你搭建模型、设定约束、写适应度函数。代码用的是 Python，结构也蛮规整的，注释多，适合新手照着抄也能跑起来。

风电、光伏、柴油机、储能电池这四种发电设备的组合，不就是常见的微电网结构嘛。你想优化它的输出？那就得考虑功率平衡、储能上限、运行成本……而这些，在教程里全都安排上了。核心算法是遗传算法，虽然听着复杂，其实就是一套优胜劣汰、逐代进化的策略，代码里都有现成模板。

教程中用了numpy、matplotlib这些常见包，还教你怎么定义染色体、怎么设计交叉变异逻辑，整个流程还挺顺滑的。比如适应度函数那里，就做得蛮细，兼顾了成本和能量约束。如果你刚接触遗传算法，照着它走一遍基本就入门了。

另外文章里还有不少调参建议，比如种群规模、迭代次数这些怎么设置更合适，写得还挺实在的。再加上几个实际运行结果的图，你直观理解收敛过程。

哦对了，它还贴心推荐了几个相关资源，比如Simulink 微电网仿真、多目标粒子群优化，如果你想深入研究，不妨一并看看。

如果你正打算搞清楚微电网调度咋回事，或者想找点能跑的遗传算法实例，这篇文章还不错，蛮值得一读。